本書介紹卷積神經網絡的核心——錯綜復雜的細節(jié)和算法的微妙之處。主要包括卷積神經網絡的高級主題和使用Keras和TensorFlow的對象檢測。

本書由交互設計界的三位學者聯袂撰寫，是該領域的經典著作，被全球各地的大學選作教材。新版本繼承了本書一貫的跨學科特色，并與時俱進地新增一章討論數據分析，同時補充了新的發(fā)展成果。書中包含大量實例，涉及敏捷用戶體驗、社會媒體與情感交互、混合現實與腦機界面等。全書緊緊圍繞設計與評估的迭代過程，不僅包含了傳統(tǒng)的理論知識、實例解析

本書通過聚焦于開發(fā)基于神經網絡的解決方案來介紹機器學習，首先將從熟悉構建深度學習解決方案所需的概念和技術開始，然后介紹如何創(chuàng)建分類器、構建目標檢測和語義分割神經網絡、訓練生成式模型，以及使用TF2.0的工具，如TensorFlowDatasets和TensorFlowHub，加速開發(fā)過程。學完本書之后，讀者將能夠使用T

深度學習是目前學術界和工業(yè)界都非�；馃岬脑掝}，在許多行業(yè)有著成功應用。本書由Hulu的近30位算法研究員和算法工程師共同編寫完成，專門針對深度學習領域，是《百面機器學習：算法工程師帶你去面試》的延伸。全書內容大致分為兩個部分，第一部分介紹經典的深度學習算法和模型，包括卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、圖神經網絡、生成模型、生

本教材由廣州華立科技職業(yè)學院計算機信息工程學院院長牽頭,聯合省內外多所院校共同編寫。本書是一本基礎性強、可讀性好、適合于高職學生學習的人工智能通識課教材,在簡述人工智能的理論與方法基礎上,較詳細地介紹了人工智能在工業(yè)領域中的應用,包括人工智能基礎知識專家系統(tǒng)、智能控制、計算智能及其應用、數據挖掘與智能決策、智能制造、智

本書以實驗為主，在實驗中穿插講解了用到的理論知識，對于理論知識，點到為止，夠用即可。本書由基礎實驗、BasicRF的無線通信及應用以及綜合應用三篇構成。基礎實驗包括23個實驗，主要介紹了CC2530基礎知識、I/O控制、中斷、時鐘、UART串口通信等知識點。BasicRF無線通信及應用包括7個實驗，由淺入深，講解了點對

書稿主要包括以下內容：第一章序言、第二章物聯網系統(tǒng)模型、第三章易受攻擊的特點和面臨的威脅、第四章物聯網安全、第五章社會治理、第六章物聯網應用的案例研究，全面系統(tǒng)介紹了物聯網環(huán)境下的網絡安全挑戰(zhàn)，以及應對的技術手段、治理策略和相關案例。

本書介紹自動控制的基本原理、典型控制方法及應用實例，主要內容包括：控制系統(tǒng)的建模，線性系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡分析法、頻域分析法、控制系統(tǒng)的經典校正方法及非線性系統(tǒng)的描述函數與相平面分析方法。并在相應章節(jié)介紹如何利用MATLAB進行控制系統(tǒng)的分析和設計。本書以深入淺出的方式講解自動控制的一般原理，并根據應用性本科的教學

全書共11章，分別為人工智能的基本概念與主要研究領域、知識表示與知識圖譜、確定性推理方法、不確定性推理方法、搜索求解策略、進化算法、及應用、群智能算法及其應用、人工神經網絡、專家系統(tǒng)、自然語言理解及其應用。附錄中給出了本書習題的簡要解答和實驗指導書。本書主要作為計算機類、自動化類、電氣類、電子信息類、機械類等專業(yè)本科生

本書理論知識體系完備，由淺入深，系統(tǒng)性地介紹了深度學習模型的發(fā)展脈絡，以及模型深度設計、模型寬度設計、模型通道維度設計、殘差連接設計、分組卷積設計、多尺度與非正常卷積設計、多輸入網絡設計、時序神經網絡設計、三維卷積網絡設計、動態(tài)推理模型與注意力機制設計、生成對抗網絡設計這10類主流的深度學習模型設計思想。同時，本書為各